东财2023《机器学习原理X》综合作业附满分答案 .pdfVIP

东财2023《机器学习原理X》综合作业

附满分答案

1.任务说明

本次综合作业要求学生运用所学的机器研究原理，完成一个具

体的任务。任务的背景和要求如下：

任务背景：假设我们是一家电商公司，希望通过机器研究来优

化我们的商品推荐系统。

任务要求：设计一个基于用户行为数据的商品推荐系统，能够

给用户提供个性化的推荐结果，并提高用户对推荐商品的点击率和

购买率。

2.解决方案

为了完成任务要求，我们可以采取以下步骤：

步骤一：数据预处理

-收集用户行为数据，包括浏览记录、购买记录等。

-清洗和处理数据，去除缺失值和异常值。

-对数据进行特征工程，提取有意义的特征。

步骤二：模型选择与训练

-选择适合的机器研究模型，如协同过滤、深度研究等。

-划分训练集和测试集。

-使用训练集对模型进行训练，并进行参数优化。

步骤三：评估模型性能

-使用测试集对训练好的模型进行评估，计算推荐准确率、点

击率和购买率等指标。

-根据评估结果对模型进行调整和改进。

步骤四：推荐系统实施与优化

-部署推荐系统，并进行实时推荐。

-监控推荐结果，收集用户反馈。

-根据用户反馈进行系统优化和改进。

3.满分答案展示

由于任务的具体细节和数据特征不明确，无法给出具体的满分

答案。但根据所学的机器研究原理，可以根据任务要求设计相应的

特征工程和选择合适的机器研究模型来完成该任务。

4.总结

本次综合作业要求设计一个基于用户行为数据的商品推荐系统。

通过数据预处理、模型选择与训练、评估模型性能和推荐系统实施

与优化等步骤，可以完成任务要求并提高推荐准确率、点击率和购

买率。

注意：以上内容为一般性建议，具体解决方案需要根据实际情

况进行调整。